随笔分类 - Deep Learning
摘要：深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。 以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下：
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摘要：前言：最近研究深度学习，安装了好多环境，记录一下，方便后续查阅。 1. Anaconda软件安装 1.1 Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac、Windows，包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。请自行到官网下载安装，下载速
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摘要：论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325 源码地址：http://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 环境1：torch1.9.0+CPU 环境2：torch1.8.1+cu102、torchvision0.9.1+cu102 1. S
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摘要：1. Convolution Layers 1.1 nn.Conv2d （1）原型 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True
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摘要：原论文链接：https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf 笔记版论文链接：https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master
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摘要：前言：本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来，英文水平有限，不影响阅读即可。翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解，但太过耗时，不建议采用。我翻译的另一个目的就是想重拾英文，所以就硬着头皮啃了。本文只作翻译，总结及代码复现详见后续的姊妹篇。 Alex原论文链接：https://proceedings
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摘要：1. 线性回归 1.1 线性模型 当输入包含d个特征，预测结果表示为： 记x为样本的特征向量，w为权重向量，上式可表示为： 对于含有n个样本的数据集，可用X来表示n个样本的特征集合，其中行代表样本，列代表特征，那么预测值可用矩阵乘法表示为： 给定训练数据特征X和对应的已知标签y，线性回归的⽬标是找到
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